DeepSeek R1+Kimi1.5及类强推理模型开发解读-北京大学-202502.pdf
DeepSeek-R1：强推理模型开发的深度解读
DeepSeek-R1 是一项突破性的研究，它开创了在强化学习（RL）加持下，通过慢思考范式来实现强推理的新途径。 该模型在数学、代码和知识类问答等多种任务上展现出卓越性能，特别是 DeepSeek-R1 Zero，它无需监督微调 SFT 即可实现强推理能力。
核心技术与方法：
* **RL 的核心作用：** 通过 RL 训练，模型能够自主学习和探索，并逐渐展现出长文本推理和自我修复的能力。GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法被用于优化 RL 过程，降低计算成本，并提升训练的稳定性。
* **DeepSeek-R1 Zero：** DeepSeek-R1 Zero 通过基于规则的奖励（准确率奖励 + 格式奖励），使得模型能够利用自我迭代来提升自我理解，并且逐渐增长思考的长度。
* **Cold Start 冷启动：** 结合了 few-shot 样本、双重验证和反思数据，为模型提供了更强的语义理解和推理能力。
* **多阶段 Pipeline：** DeepSeek-R1 的开发流程包括冷启动、推理为中心的 RL 训练、拒绝采样和全领域 SFT，以及全领域 RL 训练，通过不同阶段的协同作用，逐步提升模型的推理能力、通用性和安全性。
* **自我迭代与长链推理：** 模型能够通过自我迭代，例如“Aha moment”的出现，提升解决问题的能力，并且逐渐展现出长文本推理的能力。
* **MCTS 与 PRM 的对比：** 模型在推理过程中，利用 MCTS 解决了搜索空间过大的问题，PRM 在基于 reward shaping 上有潜力和更强的算力优势。
* **蒸馏与强化学习的对比：** 蒸馏方法通过学习预训练模型，可以获得更好的泛化能力。强化学习则通过自主学习来获取更强的推理能力和适应能力。
* **模态穿透：** DeepSeek-R1 强调了在文本模态下进行强推理，并探讨了向多模态扩展的可能路径。LLF (Learning from Language Feedback) 有助于实现任意到任意模态的对齐。
未来技术方向：
* 可解释性：强调长思维链的可解释性，便于理解模型的推理过程。
* 模态扩展：探索模态穿透和模态联动，以进一步拓展强推理边界。
* Agentic 发展：利用强推理能力赋能 Agentic。
* 安全与监管：探讨形式化验证和审计对齐，确保模型的安全性。
* 模型弹性：大模型也具有弹性，可以通过控制参数的方式抗拒对齐。
关键启示：
* **跳过 SFT：** DeepSeek-R1 系列跳过 SFT，依赖大规模 RL，证明了 RL 的潜力。
* **无需标注：** 通过自主学习的方式，节省了大量的标注成本。
* **模型弹性：** 研究大模型在对齐过程中的弹性，这可能影响到对齐的实现。
* **自我修正：** 通过 RL 训练，模型能够实现自主修正，进而提升能力。
* **从文本到多模态：** 强调了文本模态在强推理方面的重要作用，以及向多模态场景拓展的可能。
总结而言，DeepSeek-R1 展示了强推理模型的发展潜力和方向，通过强化学习，实现更强的推理能力和更广泛的应用。
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